This application discloses a method and device for vehicle information fusion decision-making. The method includes acquiring multiple first sensor data and determining the decision results corresponding to the multiple first sensor data according to the preset comprehensive decision algorithm in the decision model. The corresponding device is also disclosed. Multi-sensor data are obtained through on-board sensors, and then compared with historical data to output decision-making results independently and accurately.
【技术实现步骤摘要】
一种车辆信息融合决策方法及装置
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种车辆信息融合决策方法及装置。
技术介绍
近年来，汽车智能化的技术研究和应用得到了行业内的广泛关注，如：无人驾驶技术、驾驶行为分析、远程车辆控制等。汽车智能化需要汽车能自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并按照人的意愿到达目的地，以实现替代人的操作的效果。基于车载处理器或云端计算机对单个传感器采集到的数据进行处理，可实现汽车智能化，但这种基于单个传感器数据得出的决策的处理方式的准确性不高。
技术实现思路
本申请提供一种车辆信息融合决策方法及装置，以实现车辆的自主决策。第一方面，提供了一种车辆信息融合决策方法，包括：获取多个第一传感器数据；根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述多个第一传感器数据对应的决策结果。。在一种可能实现的方式中，所述根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述多个第一传感器数据对应的决策结果，包括：从历史数据中确定与传感器数据组匹配度最高的数据组，其中，所述传感器数据组包含所述多个第一传感器数据；将所述匹配度最高的数据组对应的结果作为所述决策结果。在另一种可能实现的方式中，所述从...
【技术保护点】
1.一种车辆信息融合决策方法，其特征在于，包括：获取多个第一传感器数据；根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述多个第一传感器数据对应的决策结果。
【技术特征摘要】
1.一种车辆信息融合决策方法，其特征在于，包括：获取多个第一传感器数据；根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述多个第一传感器数据对应的决策结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述多个第一传感器数据对应的决策结果，包括：从历史数据中确定与传感器数据组匹配度最高的数据组，其中，所述传感器数据组包含所述多个第一传感器数据；将所述匹配度最高的数据组对应的结果作为所述决策结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从历史数据中确定与传感器数据组匹配度最高的数据组，包括：计算历史数据向量集中的向量与第一向量之间的余弦相似度，选取所述余弦相似度的最大值对应的向量作为第二向量，其中，所述第一向量由所述传感器数据组得到；将所述第二向量对应的历史数据组作为所述匹配度最高的数据组。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算历史数据向量集中的向量与第一向量之间的余弦相似度，选取所述余弦相似度的最大值对应的向量作为第二向量，包括：确定所述第一向量在向量空间中的坐标，所述向量空间由历史数据向量集得到，所述历史数据向量集由所述历史数据得到；根据所述坐标、所述第一向量、所述历史数据向量集中的向量及所述历史数据向量集中的向量在所述向量空间中的坐标，得到向量夹角，其中，所述向量夹角为所述第一向量与所述历史数据向量集中的向量之间的夹角；选取所述向量夹角的最小值对应的向量作为第二向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据决策模型中预设的综合判定算法确定与所述第一传感器数据对应的决策结果，还包括：若第二传感器数据大于第一阈值且小于第二阈...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘均，吴新龙，黄俊杰，
申请(专利权)人：深圳市元征科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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